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    机器学习—通过 APP 预测用户性别

    大意是根据用户所安装的 APP (加密)预测用户的性别,训练数据标记 label (性别),典型的监督学习方案。 数据描述 下载之后,解压成为文本文件。...第一列是用户编号(已经脱敏,转化成1 ~1,200,000的编号) 第二列是用户的性别 (male/female) 第三列是用户的移动设备类型 第四列是用户的 APP 列表,每个 APP 已经脱敏...性别是结果数据。 方案 首先分析数据,一共有机型、APP、区域三个维度。...性别可能对 APP 和机型有偏好,但是不能对区域有偏好,而是不同的区域可能对 APP 有不同的偏好,比如某省用户偏爱直播,某省用户偏爱交友等等。...技术方案:Python + scikit-learn + pandas + numpy 环境搭建使用 Anaconda 代码地址 项目难点 项目困难主要出现在 APP 降维,也就是判断哪些 APP 与性别相关

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    人工智能的“性别”研究

    如果人工智能是人类智能的模拟,那么它模拟的是谁,它有性别吗?...无论你认为性别是由一个人所处环境和所受文化构成的社会结构,还是从本质论角度来看的生物性决定因素,亦或者,是坚持个体差异理论决定的,怎样都好,不可否认的是,性别很重要。...从事某一职业的机会,我们的汽车导航系统是否识别或忽略我们的语音命令,性别都占据着一定的影响。在人工智能研究领域,女性化身最常用来扮演虚拟助手。这使得一种观点永久化,即帮助类角色最好由女性来扮演。...但是,鉴于目前的性别差距,这并不是一个简单的轻松任务。 在全球范围内,女性在工程和信息技术教室和工作场所的比例偏低,在印度约为30%,在其他国家则明显更低;这导致产品和技术的设计大多以男人为本。

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